Gemma 4 E4B をローカルに導入するには？
Gemma 4 E4B は 8B パラメータの Dense モデルです。Q4 量子化では最低 7GB、8K コンテキストなら 8GB のVRAMを推奨します。現在最も安く動かせるのは Tesla V100 16GB（で約 ¥101,219）で、推定 116.8 tokens/s です。
Gemma 4 E4B のバージョン情報
Gemma 4 E4B のローカル実行に必要なVRAMは？
| 量子化 | 重みサイズGB | 8K 時の合計GB | 32K 時の合計GB | 128K 時の合計GB |
|---|---|---|---|---|
| 1-bit | 1.9推定 | 3.5 | 5.5 | 13.4 |
| 2-bit | 3.8GGUF | 4.6 | 6.6 | 14.5 |
| 3-bit | 4.6GGUF | 5.5 | 7.5 | 15.3 |
| 4-bit | 5GGUF | 6.1 | 8.1 | 16 |
| 5-bit | 5.5GGUF | 7.1 | 9 | 16.9 |
| 8-bit | 8.2GGUF | 9.9 | 11.9 | 19.8 |
| FP16 | 15.1GGUF | 17.3 | 19.3 | 27.1 |
合計 = 重み + KV キャッシュ（FP16）+ 実行時オーバーヘッド 1GB。GGUF と付いた重みはリポジトリの実測ファイルサイズ、「推定」はパラメータあたりのバイト数からの概算です。このモデルの上限 128K を超えるコンテキストは「—」と表示します。各段はリポジトリにあるそのビット幅のファイルを使い、unsloth 動的量子化を優先するため、ファイル名はモデルごとに異なります。
Gemma 4 E4B を動かせるGPUは？
AmazonJP
| デバイス | VRAMGB | 価格 | 推定 t/s | 推奨コンテキスト |
|---|---|---|---|---|
 Tesla V100 16GB | 16 | ¥101,2194 件の出品 | 116.8 | 128K |
 Radeon RX 9070 XT | 16 | ¥135,8538 件の出品 | 62.2 | 128K |
| GeForce RTX 5060 Ti 16GB | 16 | ¥141,9809 件の出品 | 61 | 128K |
| GeForce RTX 5070 | 12 | ¥146,80410 件の出品 | 89.4 | 32K |
| Radeon RX 7800 XT | 16 | ¥148,39610 件の出品 | 60.7 | 128K |
| Tesla V100 32GB | 32 | ¥175,2273 件の出品 | 116.8 | 128K |
 Arc Pro B60 | 24 | ¥178,8003 件の出品 | 40.6 | 128K |
| Radeon RX 7900 XT | 20 | ¥191,0009 件の出品 | 76.8 | 128K |
| Radeon RX 6950 XT | 16 | ¥215,6424 件の出品 | 56.3 | 128K |
| GeForce RTX 5070 Ti | 16 | ¥242,08110 件の出品 | 116.4 | 128K |
| Radeon RX 7900 XTX | 24 | ¥266,8809 件の出品 | 91 | 128K |
| GeForce RTX 5080 | 16 | ¥286,8444 件の出品 | 123.9 | 128K |
| Arc Pro B70 | 32 | ¥318,5103 件の出品 | 53.6 | 128K |
| GeForce RTX 4080 | 16 | ¥335,9328 件の出品 | 94.9 | 128K |
| Radeon AI PRO R9700 | 32 | ¥344,5926 件の出品 | 62.2 | 128K |
| GeForce RTX 3090 | 24 | ¥387,0879 件の出品 | 121.1 | 128K |
| Ryzen AI Max+ 395 128GB | 128 | ¥600,9716 件の出品 | 25.6 | 128K |
| RTX PRO 4000 Blackwell | 24 | ¥607,5425 件の出品 | 89.4 | 128K |
| GeForce RTX 4090 | 24 | ¥753,3249 件の出品 | 129.4 | 128K |
| GeForce RTX 5090 | 32 | ¥1,150,2089 件の出品 | 212.9 | 128K |
| DGX Spark 128GB | 128 | ¥1,262,9983 件の出品 | 37.9 | 128K |
| GeForce RTX 2080 Ti 22GB | 22 | —出品なし | 82.4 | 128K |
| GeForce RTX 5090 D V2 | 24 | —出品なし | 166.8 | 128K |
| Arc Pro B65 | 32 | —出品なし | 53.6 | 128K |
| GeForce RTX 4080 SUPER 32GB | 32 | —出品なし | 97.2 | 128K |
| GeForce RTX 5090 D | 32 | —出品なし | 212.9 | 128K |
| Instinct MI100 | 32 | —出品なし | 114.2 | 128K |
| Instinct MI50 32GB | 32 | —出品なし | 96.6 | 128K |
| Radeon PRO W7800 | 32 | —出品なし | 56.3 | 128K |
| RTX PRO 4500 Blackwell | 32 | —出品なし | 116.4 | 128K |
| A100 40GB PCIe | 40 | —出品なし | 189 | 128K |
| CMP 170HX 40GB | 40 | —出品なし | 189.5 | 128K |
| GeForce RTX 4090 48GB | 48 | —出品なし | 129.4 | 128K |
| Radeon PRO W7900 | 48 | —出品なし | 82.5 | 128K |
| RTX PRO 5000 Blackwell 48GB | 48 | —出品なし | 166.8 | 128K |
| CMP 170HX 64GB | 64 | —出品なし | 182.6 | 128K |
| Instinct MI210 | 64 | —出品なし | 147.8 | 128K |
| RTX PRO 5000 Blackwell 72GB | 72 | —出品なし | 166.8 | 128K |
| RTX PRO 6000D | 84 | —出品なし | 190.4 | 128K |
| RTX PRO 6000 Blackwell | 96 | —出品なし | 212.9 | 128K |
| Mac Studio M4 Max 128GB | 128 | —出品なし | 58.6 | 128K |
| Mac Studio M5 Max 128GB | 128 | —出品なし | 65.5 | 128K |
| MacBook Pro M4 Max 128GB | 128 | —出品なし | 58.6 | 128K |
| MacBook Pro M5 Max 128GB | 128 | —出品なし | 65.5 | 128K |
| Mac Studio M3 Ultra 512GB | 512 | —出品なし | 85.8 | 128K |
判定基準：重み + KV キャッシュ + 実行時オーバーヘッド ≤ 利用可能メモリ、1 枚構成。MoE モデルの「オフロード」はエキスパート重みをシステム RAM に置けば動作することを示し（VRAM にはアテンション層と KV キャッシュのみ）、その速度は RAM 帯域幅 70 GB/s を前提に推定。コンテキスト列は収まる最大段階です。
Ollama / llama.cpp / vLLM で Gemma 4 E4B をローカルに導入する
Ollama ライブラリに公式タグはまだありません。
llama.cpp は Hugging Face から GGUF を直接取得します。-c はコンテキスト長です。
llama-server -hf unsloth/gemma-4-E4B-it-GGUF:Q4_K_M -c 8192
vLLM は元の精度の重みを読み込むため、GGUF よりはるかに多くのメモリ（通常は複数枚）が必要です。
vllm serve google/gemma-4-E4B-it
ファイル名はその週のモデルライブラリ取得時点のものです。定義はデータ方法を参照してください。 データ方法
よくある質問
Gemma 4 E4B にはどれくらいのVRAMが必要ですか？
Q4_K_M・8K コンテキストでは Gemma 4 E4B に約 7GB のVRAMが必要で、8GB あれば余裕があります。
Gemma 4 E4B を動かせる最も安いGPUは？
Tesla V100 16GB です。VRAM 16GB、現在の中央値は約 ¥101,219、推定 116.8 tokens/s。
Gemma 4 E4B は Ollama で動かせますか？
まだできません。Ollama ライブラリに公式タグがないため、llama.cpp で GGUF を読み込んでください。